1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Обробка усного мовлення в Python
Connected

Вправа

Аналіз тональності телефонного дзвінка

Після того як ви транскрибуєте текст з аудіофайла, можна виконувати обробку природної мови над цим текстом.

У цій вправі ми використаємо VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) з NLTK, щоб проаналізувати тональність транскрибованого тексту call_2.wav (file).

Для транскрипції тексту використаємо створену раніше функцію transcribe_audio().

Коли отримаємо текст, застосуємо клас SentimentIntensityAnalyzer() з NLTK, щоб отримати показники полярності тональності.

.polarity_scores(text) повертає значення для pos (positive — позитивна), neu (neutral — нейтральна), neg (negative — негативна) і compound. Compound — це поєднання трьох попередніх значень. Чим воно вище, тим позитивніший текст. Нижче — тим більш негативний.

Інструкції

100 XP
  • Створіть екземпляр SentimentIntensityAnalyzer() і збережіть його у змінній sid.
  • Транскрибуйте цільовий дзвінок і збережіть результат у call_2_text.
  • Виведіть polarity_scores() для call_2_text.